Feb, 2021

未来无线网络的迁移学习：综合调查

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TL;DR该论文介绍了迁移学习在无线网络中的应用，包括定义、分类、技术类型以及用于解决下一代网络（如 5G 及更高版本）中的问题的不同迁移学习方法，其主要目的是为了应对现有机器学习模式的挑战，如缺乏带标签的数据、无线环境的不断变化、训练过程时间长、以及设备容量不足等等，并且展望了迁移学习在未来无线网络中的重要挑战、开放性问题和未来研究方向。
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发现论文，激发创造
  • 机器学习在无线网络中的应用：关键技术与未解决问题

    本文全面调查了机器学习在无线通信中的应用，分类为 MAC 层的资源管理，网络层的网络和移动性管理，以及应用层的定位，并根据采用的机器学习技术组织了每个方面的文献。同时，提出了使用 ML 的条件和未解决的问题，以促进未来的研究。

    Sep, 2018

  • 空中机器学习

    本文回顾了机器学习在物理层无线通信系统中的应用及其带来的一些挑战，并着重介绍了机器学习在无线通信领域中的一些前沿技术及其在未来的研究方向，同时强调了基于物理层设计的分布式机器学习的可行性和需求。

    Apr, 2019

  • 无线网络上通信高效的分布式学习原理与应用

    该研究论文总结了与机器学习相关的通信和 ML 原则，并提出了具有选定用例的通信高效和分布式学习框架。

    Aug, 2020

  • 移动和无线网络中的深度学习：一份综述

    本文通过对深度学习和移动无线网络研究领域的全面调查，桥接了两个领域之间的鸿沟，并讨论了如何将深度学习技术应用到移动系统中，从而提出了当前研究的挑战和未来发展方向。

    Mar, 2018

  • 安全的迁移学习：挑战和未来方向

    通过综述现有的研究进展，本文讨论了在安全领域中应用迁移学习技术存在的研究空白以及潜在的未来研究方向和迁移学习辅助安全解决方案中出现的问题。

    Mar, 2024

  • 无线网络中的分布式学习：最近进展与未来挑战

    本文主要研究了分布式学习如何在无线边缘网络中高效地部署，主要介绍了联邦学习、联邦蒸馏、分布式推理和多智能体强化学习等多种分布式学习范例，并提供了详细的文献综述和通信技术优化实例，旨在为实际无线通信网络中分布式学习的部署提供个整体指导原则。

    Apr, 2021

  • 无线通信网络中的机器学习 6G 白皮书

    本文着眼于机器学习在无线通信领域的应用，分析了其对 6G 网络的影响，提出了在 6G 网络各层使用机器学习方法解决问题的前景以及使用 ML 进行无线网络的零触碰优化的有趣方面，并针对每个部分提出了有价值的研究问题。

    Apr, 2020

  • 物联网中的无线通信机器学习：一项全面调查

    本文综述了机器学习在物联网无线通信中的应用，重点关注了它的特定网络层，包括物理层、数据链路层和网络层等，以及对硬件实现的探讨；同时提供了对物联网无线通信中的机器学习面临的挑战和问题的详细分析。

    Jan, 2019

  • 基于无线信号的机器学习定位全面调查

    本文探讨了基于射频信号的机器学习定位系统，涵盖了架构、输入特征、机器学习方法和数据集等方面，对该领域中近 400 篇论文进行了分类和概述。

    Dec, 2020

  • 无线物理层的深度学习：机遇与挑战

    介绍了基于深度学习的物理层处理的新兴研究，包括基于深度学习重新设计传统通信系统的模块（用于调制识别，信道译码和检测）并将通信系统替换为基于自动编码器的全新架构。

    Oct, 2017